ISSN: 2168-9652

Биохимия и физиология: открытый доступ

Открытый доступ
English Spanish Chinese German French Japanese Portuguese Hindi Telugu Tamil

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Публикационная политика и этика
Индексировано в
  • Индекс источника CAS (CASSI)
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Открыть J-ворота
  • Генамика ЖурналSeek
  • Академические ключи
  • ЖурналТОС
  • Справочник периодических изданий Ульриха
  • Библиотека электронных журналов
  • РефСик
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • научный руководитель
  • Онлайн-каталог SWB
  • Виртуальная биологическая библиотека (вифабио)
  • Публикации
  • Евро Паб
  • ICMJE
Посмотреть больше
Полезные ссылки
Журналы открытого доступа
Посмотреть больше
Поделиться этой страницей

Абстрактный

A Review on Biochemical Test is used as Prognostic Indicators in Diagnosis of Covid -19

Fernanda Stremel

This study aimed to execute and assess machine learning based-models to anticipate COVID-19’ conclusion and malady seriousness. COVID-19 test tests (positive or negative comes about) from patients who gone to a single clinic were assessed. Patients analyzed with COVID-19 were categorised agreeing to the seriousness of the infection. Information were submitted to exploratory examination (vital component investigation, PCA) to distinguish exception tests, perceive designs, and recognize critical factors. Based on patients’ research facility tests come about, machine learning models were executed to foresee malady inspiration and seriousness. Manufactured neural systems (ANN), choice trees (DT), fractional slightest squares discriminant investigation (PLS-DA), and K closest neighbour calculation (KNN) models were utilized.

Отказ от ответственности: Этот реферат был переведен с помощью инструментов искусственного интеллекта и еще не прошел проверку или верификацию.
Журналы по темам
Клинические и медицинские журналы